Abstract
The technique of taking is using purposive sampling method. The sample in this study were 20 companies listed on the Indonesia Stock Exchange in 2015-2019.The data used in this study is secondary data taken from the Indonesia Stock Exchange. Data analysis uses Eviews 9 analysis with the aim of testing the capital adequacy ratio (X1), non performing loans (X2), loan to deposit ratio (X3), to return on assets (Y). The results of this study indicate that simultaneously there is a significant influence between the capital adequacy ratio, non-performing loans and loan to deposit ratios on return on assets. Meanwhile, partially non performing loans have a negative and significant effect on return on assets. The capital adequacy ratio has a negative and insignificant effect on return on assets.
Pendahuluan
Perbankan adalah salah satu lembaga keuangan yang memiliki peranan penting dalam perkembangan serta pertumbuhan ekonomi suatu Negara. menyebutkan ada beberapa fungsi bank diantaranya sebagai perantara keuangan (financial intermediary) yaitu pihak yang kelebihan dana dan kekurangan dana. Bank sebagai lembaga intermediasi, yang berperan penting dalam menghimpun dana dan menyalurkannya ke sector riil (Agent of Development). Bank juga berperan sebagai lembaga penyelenggara dan penyedia layanan jasa-jasa dibidang keuangan serta lalu lintas system pembayaran (Agent of Services). Kar.ena peran sentra.lnya tersebut kinerja perbankan disuatu Negara berda.mpak besar pagi prerekonomian. Berdasarkan pengalaman pada krisis moneter 1997 yang melanda kawasan asia termasuk salah satunya Indonesia, dampak krisis tersebut begitu besarnya sehingga banyak bank di Indonesia yan.g harus dilikuidasi. Terhitung paling tidak terjadi likuidasi 16 bank, penggiringan 40 bank kewilayah BPPN, pe.mbekuan bank dan pengambilalihan bank Indonesia kembali menga.lami krisis pada tahun 2008. Perekonomian mengalami keterlambatan, yaitu pada tahun 2007 laju pertu.mbuhan ekonomi di Indonesia mencapai 6,7% dan tahun 2008 hanya 6,1%. Dampak lainnya yaitu menurun.nya kinerja neraca pembayaran, teka..nan pada nilai tukar rupiah dan doro.ngan pada laju inflasi. Sedangkan tant.angan pada tahun 2015 , berdasa.rkan survei dari Price Waterho.use Cooper (PwC) adalah risiko kr.edit dan risiko likuiditas. Risiko ini timbul akibat kurs mata uang ru.piah yang terus menga.lami penurunan terhadap dollar Amerika Disamping itu pertumbuhan ekonomi yang mela.mbat, berpengaruh kepada dunia usaha sebagai customer utama perbankan. Berdasark.an data dari Badan Pu.sat Statistik (BPS) Ekonomi Indonesia triwulan I-2015 terhadap triwulan I-2014 tumbuh 4,1% melambat dibanding periode yang sa.ma pada tahun 2014 sebesar 5,41%..
Ada beberapa faktor penting di industri perbankan yang pada kegiatannya mengandalkan modal dari investor, oleh sebab itu perusahaan perbankan harus dapat menjaga kesehatan keuangan dan likuiditasnya yang dapat mempengaruhi kinerja keuangannya. Dengan cara melihat bagaimana informasi keuangannya, bagaimana posisi keuangannya dan kinerja perusahaan sebelumnya, kemudian hal tersebut digunakan untuk memprediksi kinerja keuangan yang akan datang.
Berkaitan dengan kinerja keuangan bank, rasio untuk mengukur kinerja keuangan adalah rasio profitabilitas. menyatakan, Kinerja keuangan bank merupakan gambaran kondisi keuangan bank pada suatu periode tertentu baik menyangkut aspek penghimpun dana maupun penyaluran dana yang biasanya diukur dengan indikator kecukupan modal, likuiditas dan profitabilitas bank.
Profitabilitas merupakan indikator yang penting untuk mengukur kinerja suatu bank. Return On Assets (ROA) memfokuskan kemampuan perusahaan untuk memperoleh earning dalam kegiatan operasional dengan memanfaatkan aktiva yang dimilikinya. Dalam hal ini assets atau aktiva adalah seluruh harta perusahaan yang didapatkan dari modal sendiri ataupun modal dari pihak luar yang sudah dikonversi oleh perusahaan menjadi berbagai aktiva perusahaan agar perusahaan bisa tetap hidup. ROA digunakan untuk bisa mengevaluasi apakah pihak manajemen sudah mendapatkan imbalan yang sesuai berdasarkan aset yang dimilikinya. Rasio tersebut adalah suatu nilai yang sangat berguna bila seseorang ingin mengevaluasi seberapa baik perusahaan telah menggunakan dananya. Karena itu dalam penelitian ini ROA digunakan sebagai ukuran kinerja perbankan.
Metode yang digunakan dalam menilai kesehatan bank yaitu CAMEL yang merupakan singkatan dari faktor penilaian Capital, Asset, Management, Earning, dan Likuidity. Metode ini adalah metode penilaian kesehatan bank berdasarkan peraturan BI No.6/10/PBI/2004 yang dikeluarkan pada tanggal 12 April 2004. Penilaian CAMEL ini dimaksudkan untuk mengukur apakah manajemen bank telah melaksanakan sistem perbankan dengan asas-asas yang sehat
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Risiko Kredit(NPL) mempunyai pengaruh negatif yang tidak signifikan terhadap kinerja keuangan perbankan, RisikoPasar (NIM) mempunyai pengaruh positif yang tidak signifikan terhadap kinerja keuangan perbankan,Risiko Likuiditas (LDR) mempunyai pengaruh positif yang tidak signifikan terhadap kinerja keuangan perbankan dan Risiko Operasional (BOPO) mempunyai pengaruh negatif yang signifikan. Penelitian yang dilaku.kan sebelumnya memberikan hasil berbeda-beda, menunjukkan varia.bel Non Performing Loan (NPL), Loan to Deposit Ratio (LDR) dan Posisi Devisa Neto (PDN) berpengaruh signi.fikan terhadap ROA, sedangkan Capital Adequacy Ratio(CAR) tidak berpengaruh signifikan terhadap ROA. Sement.ara hasil berbeda ditunjukkan yaitu NPL dan CAR tidak berpeng.aruh signifikan.
Capital Adequacy Ratio digunakan sebagai indikator permodalan yang dimiliki oleh bank yang berfungsi untuk menunjang aktiva yang menghasilkan resiko, misalnya dalam pemberian kredit. Semakin tinggi CAR maka semakin kuat kemampuan bank tersebut dalam menanggung resiko dari setiap kredit atau aktiva produktif yang beresiko. CAR harus diatas ketentuan Bank Indonesia yaitu minimal 8% dari total asetnya. Jika nilai CAR tinggi maka bank tersebut mampu membiayai operasional bank, dan keadaan yang menguntungkan tersebut mampu memberikan kontribusi terhadap profitabilitas bank, yaitu return on assets bank yang bersangkutan
Non Performing Loan digunakan sebagai indikator risiko kredit untuk mengukur kemampuan manajemen bank dalam mengelola kredit bermasalah yang diberikan oleh bank. Pada risiko kredit yang diterima oleh bank adalah salah satu risiko usaha bank diakibatkan dari tidak dilunasinya kredit yang diberikan oleh pihak bank kepada debitur atau diakibatkan dari ketidakpastian dalam pengembaliannya. Semakin tinggi rasio NPL maka akan berakibat buruk pada kualitas kredit bank dan menyebabkan banyaknya jumlah kredit bermasalah dan menyebabkan kerugian, begitupula sebaliknya jika semakin rendah net performing loan, maka profitabilitas bank, yaitu return on assets tersebut juga akan meningkat.
Rasio Likuiditas adalah risiko yang disebabkan oleh ketidakmampuan bank dalam memenuhi kewajiban terhadap nasabah yang telah jatuh tempo. Menurut Likuiditas merupakan faktor penting yang digunakan untuk menguk.ur kemampuan bank dalam me.menuhi kewajiban jangka pend.eknya pada saat ditagih, yang berarti b.ahwa dapat membayar kembali penc.airan dana deposan pada saat ditagih dan dapat mencakup permintaan kredit ya.ng telah diajukan, dengan demikian bank harus menjaga jumlah likuiditas pada periode tertentu. Berikut adalah rasio-rasio yang digunakan untuk mengukur likuiditas bank. Rasio likuiditas dapat diukur dengan menggunakan rasio LDR (Loan To Deposit Ratio), LAR (Loan To Assets Ratio). LDR (Loan to Deposit Ratio) menggambarkan kemampuan bank dalam membayar kembali penarikan yang telah dilakukan deposan dengan mengandalkan kredit yang telah diberikan sebagai sumber likuiditas.
Metode Penelitian
Populasi dan Sampel
- Populasi: Perbankan yang terdaftar di BEI tahun 2015-2019
- Sampel: Dihasilkan 100 pengamatan, yang diperoleh melalui hasil perkalian dari jumlah perusahaan (20 bank) dengan periode pengamatan (5 tahun). Pemilihan sampel menggunakan teknik purposive sampling. Peneliti menetapkan kriteria yang harus dipenuhi perusahaan, yaitu :1) Perusahaan perbankan yang terdaftar di BEI dari periode 2015-2019. 2)Perusahaan telah menerbitkan laporan keuangan dengan lengkap yang menyajikan rasio keuangan yang dibutuhkan dari tahun 2015-2019.
Jenis dan Sumber Data
- Jenis data: Jenis penelitian ini menggunakan data kuantitatif.
- Sumber data: Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan sumber sekunder. Sumber sekunder adalah sumber data yang tidak langsung memberikan data kepada pengumpul data misalnya melalui orang lain atau dokumen. Dalam penelitian ini menggunakan laporan keuangan perusahaan di Bursa Efek Indonesia. Data dalam penelitian ini sudah dipublikasi oleh Bursa Efek Indonesia (BEI) di Universitas Muhammadiyah Sidoarjo pada perusahaan perbankan periode 2015-2019.
Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah dokumentasi. Dokumentasi yaitu mengumpulkan data dengan mencatat suatu laporan yang sudah tersedia. Data yang digunakan berupa laporan keuangan yang diperoleh dari galeri Bursa Efek Indonesia di Universitas Muhammadiyah Sidoarjo dan dapat diakses melalui yaitu laporan keuangan perusahaan perbankan periode 2015-2019.
Teknik Analisis
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah menggunakan analisis kuantitatif. Analisis kuantitatif adalah bentuk analisa yang menggunakan angka-angka dan dengan perhitungan statistik untuk menganalisa suatu hipotesis dan memerlukan beberapa alat uji untuk analisis variabel yang diteliti. Menurut (Sugiono, 2012) teknik analisis data kuantitatif dengan cara mengumpulkan data yang sudah ada yang kemudian diolah dan disajikan dalam bentuk tabel,grafik,dan dibuat analisis agar dapat ditarik kesimpulan sebagai dasar pengambilan keputusan.
Analisis Statistik Deskriptif
Analisis statistik deskriptif digunakan untuk mengidentifikasikan nilai mean, median, nilai minimal dan maksimal, serta standar deviasi semua variabel independen maupun Dependen Teknik analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis data kuntitatif.
Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik yang digunakan dalam regresi linier data panel dengan pendekatan Ordinary Least Squared (OLS) meliputi uji Autokorelasi, Heteroskedastisitas, Multikolinieritas dan Normalitas. Meskipun begitu, dalam regresi data panel tidak semua uji perlu dilakukan.
Regresi data panel
Data panel merupakan kombinasi antar data time series dan data cross section. Data cross section adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu terhadap banyak individu,sedangkan time series adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu terhadap individu.
Metode Estimasi Model Regresi Panel Model Estimasi regresi data panel dapat ditunjukkan melalui tiga pendekatan yaitu Common Effect Model, Fixed Effect Model, dan Random Effect Model.
Pemilihan Model
Model yang paling tepat dalam mengelola data panel, terdapat beberapa pengujian yang dapat dilakukan, yakni:
Uji Chow
Uji Chow meru.pakan pengujian un.tuk menentukan model fixed effect atau Common Effect yang paling tepat digunakan dalam mengestimasi dat.a panel. Apabila nilai F hitu.ng lebih besar dari F kritis maka hipotesis nul ditolak yang arti.nya model yang tepat untu.k regresi data panel adalah model Fixed Effect. Hipotesis yang dibentuk dalam Uji Chow adalah sebagai berikut:
H0: Common Eff.ect Model
H1: Fixed Eff.ect Mode
Uji Hausman
Winarno, (2009) Uji Hausman merupakan pengujian stat.istik untuk memilih apakah model Fixed Effect atau Random Effect yang paling tepat digunakan. Apabi.la nilai statistik Hausman lebih besar dari nilai kritis Chi-Squares ma.ka artinya model yang tepat untuk regresi data panel adalah model Fixed Effect. Hipotesis yang dibentuk dalam Hausman test adalah sebagai berikut:
H0: Ra.ndom Effect Model
H1: Fixed Effe.ct Model
Uji La.grange Multiplier
Uji Lagrange M.ultiplier Merupakan penguj.ian statistik untuk mengetahui apakah model random effect lebih baik dari pada metode commont effect. Apabila nilai LM hitu.ng lebih besar dari nilai kritis ChiSquares maka arti.nya model yang tepat untuk regresi data panel ad.alah model Random Effect. Hipotesis yang dibentuk dalam LM test adalah sebagai berikut:
H0: Co.mmon Effect Model
H1: Rand.om Effect Model
Pengujian Hipotesis
Berdasarkan hipotesis sebagai jawaban sementara yang akan diuji dan dibuktikan kebenarannya. Hipotesis adalah asumsi atau dugaan mengenai suatu hal yang dibuat untuk menjelaskan suatu hal yang sering dituntut untuk melakukan pengecekannya.
Pengujian Secara Parsial (t)
Uji statistik t dilakukan untuk mengetahui pengaruh dari masing – masing variabel independen terhadap variabel dependen. Pengujian ini memiliki beberapa tahap, yaitu:
Hipotesis ditentukan dengan formula nol secara statistik, diuji dalam bentuk:
1) Jika Ho: βι > 0, berarti ada pengaruh yang signifikan antara variabel dependen dan independen secara parsial.
2) Jika Ho: βι = 0, berarti tidak ada pengaruh signifikan antara variabel dependen dan independen secara parsial.
Pengujian Secara Simultan (F)
Uji F pada dasarnya bertuj.uan untuk menunjukkan apa.kah semua variabel bebas atau independen yang di masukkan da.lam model mempunyai pengaruh secara bers.ama – sama terhadap variabel terikat atau ependen. Uji F ini dilakukan deng.an menggunakan nilai signifikansi. Rumusan hipo.tesis sebagai berikut:
a) Ho: variabel independen seca.ra simultan tidak berpenga.ruh terhadap variabel dependen.
b) Ha: variabel indep.enden secara simultan berpengaruh terha.dap variabel dependen.
Uji R 2
Menurut Ghozali koefisien determinasi (R2 ) merupakan alat untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen.Nilai koefisien determinasi adalah antara nol atau satu. Nilai R2 yang kecil berarti kemampuan variable – variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas. Dan sebaliknya jika nilai yang mendekati 1 berarti variable – variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variabel – variabel dependen.
Hasil dan Pembahasan
Deskriptif Stastistik
Y | X1 | X2 | X3 | |
Mean | 1.242500 | 25.02330 | 2.064100 | 86.11870 |
Median | 1.900000 | 21.90000 | 1.900000 | 86.99000 |
Maximum | 4.190000 | 147.4400 | 7.660000 | 163.1000 |
Minimum | -15.89000 | 10.52000 | 0.080000 | 47.54000 |
Std. Dev. | 2.872381 | 14.98530 | 1.538833 | 13.81189 |
Skewness | -3.264750 | 5.859244 | 1.197770 | 1.331611 |
Kurtosis | 17.37206 | 46.33896 | 4.460613 | 11.89577 |
Jarque-Bera | 1038.294 | 8398.286 | 32.79999 | 359.2810 |
Probability | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 |
Sum | 124.2500 | 2502.330 | 206.4100 | 8611.870 |
Sum Sq. Dev. | 816.8067 | 22231.35 | 234.4328 | 18886.07 |
Observations | 100 | 100 | 100 | 100 |
Uji Normalitas
Sumber : Bursa Efek Indonesia (Data diolah Eviews versi 9)
Berdasarkan dari hasil Uji Normalitas Residual diatas diperoleh nilai Jarque-Bera sebesar 0,472260 dengan nilai signifikan P-value sebesar 0,789678 dimana > 0,05 sehingga H0 diterima, maka dapat dikatakan residual berdistribusi normal.
Uji Multikolinearitas
Coefficient | Uncentered | Centered | |
Variable | Variance | VIF | VIF |
X1 | 0.000430 | 84.43622 | 1.040593 |
X2 | 0.006268 | 31.68711 | 7.955276 |
X3 | 0.009409 | 21759.35 | 8.062450 |
C | 70.64458 | 20892.76 | NA |
Berdasarkan dari hasil Uji Multikolinieritas diatas menunjukkan bahwa VIF < 10, maka dapat disimpulkan tidak terdapat korelasi yang terlalu besar diantara variabel independen dengan variabel-variabel independen yang lain sehingga dapat dikatakan tidak terjadi multikolinieritas.
Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi pada penelitian ini menggunakan Uji Durbin-Watson merupakan salah satu uji yang banyak digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya autokorelasi (baik negatif atau positif). Hal ini dapat ditujukkan pada tabel 4.4 di bawah ini :
Breusch-Godfre.y Serial Correlati.on LM Test: | |||||
F-stati.stic | 10.90057 | Pr.ob. F(2,94) | 0.0001 | ||
Obs*R-sq.uared | 18.82635 | Prob. Chi-Sq.uare(2) | 0.0001 | ||
Tabel 4 Durbin Watson | |||||
Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. | |
C | 4.106606 | 8.308623 | 0.494258 | 0.6223 | |
X1 | -0.324973 | 0.709441 | -0.458069 | 0.6480 | |
X2 | -0.011495 | 0.152112 | -0.075567 | 0.9399 | |
X3 | -0.689675 | 1.595599 | -0.432236 | 0.6666 | |
RESID(-1) | 0.460693 | 0.103659 | 4.444298 | 0.0000 | |
RESID(-2) | -0.065080 | 0.103277 | -0.630152 | 0.5301 | |
R-squared | 0.188264 | Mean dependent var | 1.81E-15 | ||
Adjusted R-squared | 0.145086 | S.D. dependent var | 2.456920 | ||
S.E. of regression | 2.271707 | Akaike info criterion | 4.537064 | ||
Sum squared resid | 485.1011 | Schwarz criterion | 4.693375 | ||
Log likelihood | -220.8532 | Hannan-Quinn criter. | 4.600326 | ||
F-statistic | 4.360226 | Durbin-Watson stat | 1.981857 | ||
Prob(F-statistic) | 0.001298 |
Hasil Tabel 4.4 diatas dapat ditunjukkan hasil uji autokorelasi pada tiap variabel dengan nilai Durbin -Watson sebesar jika DU < DW < 4-DU = 1.7364 < 1.9818 <2.2636 sehingga diartikan bahwa regresi tidak terjadi autokorelasi.
Uji Heterosekedasitas
Heterosekedasitas digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Adapun hasil pengujian heterosekedasitas yang ditujukkan pada tabel 4.5 dibawah ini :
Heteroskedasticity Test: White | ||||
F-statistic | 1.192634 | Prob. F(3,1) | 0.5726 | |
Obs*R-squared | 3.907797 | Prob. Chi-Square(3) | 0.2716 | |
Scaled explained SS | 0.108636 | Prob. Chi-Square(3) | 0.9908 |
Berdasarkan hasil Uji Heteroskedastisitas diperoleh nilai Prob-chi square(2) pada Obs*R-Squared yaitu sebesar 0.2716. Dengan nilai P-value > 0,05 maka dapat dikatakan model regresi bersifat homoskedastisitas atau dengan kata lain tidak terdapat masalah asumsi Heteroskedastisitas.
Analisis Regresi Data Panel
Setelah melakukan berapa pengujian asumsi klasik di atas, langkah selanjutnya adalah meaukan analisis regresi data panel. Analisis regresi data panel adalah suatu regresi yang digunakan data panel time series dan data cross section. Analisis regresi data panel bertujuan untuk menguji bagaimana hubungan antara Invesment Opportunity Set, Business Risk, Tangibility dan Likuiditas terhadap Kebijakan Hutang. Untuk memilih model yang paling tepat digunakan untuk pengelolahan data panel, maka terdapat beberapa pengujian yang dapat dilaukan, antara lain sebagai berikut :
Uji chow merupakan pengujian untuk membandingkan model common effect dan fixed effect lebih tepat digunakan dalam mengestimasikan regresi data panel. Hipotesis yang dilakukan uji chow dalam penelitian itu sebagai berikut :
H0 : Common Effect Model
H1 : Fixed Effect Model
Dasar penolakan terhadap hipotesis diatas adalah dengan membadingkan perhitungan F–statistik dengan Ftabel. Perbandingan dipakai hasil Fhitung lebih besar dari > dari Ftabel, maka H0 ditolak yang berarti lebih tepat digunakan adalah fixed effect model. Begitupun sebaliknya, jika Fhitung lebih kecil < dar Ftabel, maka H0 diterima dan model yang digunakan adalah common effect model. Berikut adalah hasil uji chow yang dilakukan dalam penelitian ini.
Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. |
C | 1.294262 | 0.913390 | 1.416988 | 0.1602 |
X1 | -0.013948 | 0.013227 | -1.054538 | 0.2947 |
X2 | -0.298430 | 0.078801 | -3.787117 | 0.0003 |
X3 | 0.000127 | 0.008504 | 0.014920 | 0.9881 |
R-squared | 0.162815 | Mean dependent var | 0.422238 | |
Adjusted R-squared | 0.132556 | S.D. dependent var | 1.077736 | |
S.E. of regression | 1.003768 | Akaike info criterion | 2.890286 | |
Sum squared resid | 83.62668 | Schwarz criterion | 3.003661 | |
Log likelihood | -121.7274 | Hannan-Quinn criter. | 2.935938 | |
F-statistic | 5.380600 | Durbin-Watson stat | 0.169555 | |
Prob(F-statistic) | 0.001961 |
Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. |
C | 0.076571 | 0.570703 | 0.134170 | 0.8937 |
X1 | 8.11E-05 | 0.010686 | 0.007585 | 0.9940 |
X2 | -0.317313 | 0.060815 | -5.217657 | 0.0000 |
X3 | 0.010737 | 0.005392 | 1.991423 | 0.0507 |
Effects Specification | ||||
Cross-section fixed (dummy variables) | ||||
R-squared | 0.878992 | Mean dependent var | 0.422238 | |
Adjusted R-squared | 0.837395 | S.D. dependent var | 1.077736 | |
S.E. of regression | 0.434590 | Akaike info criterion | 1.392882 | |
Sum squared resid | 12.08756 | Schwarz criterion | 2.044788 | |
Log likelihood | -37.59035 | Hannan-Quinn criter. | 1.655384 | |
F-statistic | 21.13133 | Durbin-Watson stat | 1.253511 | |
Prob(F-statistic) | 0.000000 |
Effects Test | Statistic | d.f. | Prob. | |||||
Cross-section F | 19.935687 | (19,64) | 0.0000 | |||||
Cross-section Chi-square | 168.274144 | 19 | 0.0000 |
Uji Chow
Berdasarkan dari hasil Uji F-restricted Test atau Uji Chow diatas, dapat diketahui bahwa Cross-section F memiliki nilai Prob (P) sebesar 0,0000 < 0,05. Maka keputusannya adalah H0 ditolak sehingga model estimasi terbaik adalah model Fixed Effect.
Uji Hausman
Uji hausman dilakukan untuk membandingka model mana yang terbaik antara model fixed effect dan random effect. Dalam melakukan uji hausman, hipotesisnya dilakukan sebagai berikut :
H0 : Model random effect
H1 : Model fixed effect
Aturan pengambilan kesimpulan yang digunakan untuk memilih apakah fixed effect model atau random effect model yang paling tepat digunakan adalah sebagai berikut :
- Jika Prob. Cross-section random F < 0.05 maka H0 ditolak dan model model yang tepat adalah Fixed Effect
- Jika Prob. Cross-section random F > 0.05 maka H0 diterima, sehingga model yang tepat adalah model Random Effect.
Berikut ini adalah hasil uji signifikan dengan metodel fixed effect dan random effect :
Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. |
C | -0.116006 | 0.601143 | -0.192976 | 0.8474 |
X1 | -0.000682 | 0.010094 | -0.067556 | 0.9463 |
X2 | -0.318792 | 0.058242 | -5.473604 | 0.0000 |
X3 | 0.010009 | 0.005263 | 1.901561 | 0.0607 |
Effects Specification | ||||
S.D. | Rho | |||
Cross-section random | 0.989249 | 0.8382 | ||
Idiosyncratic random | 0.434590 | 0.1618 | ||
R-squared | Weighted Statistics | |||
0.262488 | Mean dependent var | 0.062703 | ||
Adjusted R-squared | 0.235831 | S.D. dependent var | 0.532184 | |
S.E. of regression | 0.467861 | Sum squared resid | 18.16819 | |
F-statistic | 9.846849 | Durbin-Watson stat | 0.826491 | |
Prob(F-statistic) | 0.000013 | |||
Unweighted Statistics | ||||
0.422238 | ||||
R-squared | 0.074232 | Mean dependent var | ||
Sum squared resid | 92.47525 | Durbin-Watson stat | 0.162377 |
Test Summary | Chi-Sq. Statistic | Chi-Sq. d.f. | Prob. | |
Cross-section random | 0.513254 | 3 | 0.9160 |
Dari hasil uji hausman diatas nilai probability Chi Square 0,9160 > 0,05 artinya H0 diterima, yang dapat simpulkan bahwa model paling tepat digunakan adalah model random effect daripada model fixed effect.
Pengujian ini dilakukan untuk memilih model estimasi antara Common Effect atau Random Effect.Hipotesis yang digunakan dalam pengujian ini yaitu:
Ho: Common Effect
Ha :Random Effect
Test Hypothesis | |||
Cross-section | Time | Both | |
Breusch-Pagan | 26.52777 | 0.286911 | 26.81469 |
(0.0000) | (0.5922) | (0.0000) | |
Honda | 5.150512 | -0.535640 | 3.263207 |
(0.0000) | -- | (0.0006) | |
King-Wu | 5.150512 | -0.535640 | 1.725465 |
(0.0000) | -- | (0.0422) | |
Standardized Honda | 5.949207 | -0.256743 | 0.214653 |
(0.0000) | -- | (0.4150) | |
Standardized King-Wu | 5.949207 | -0.256743 | -0.878842 |
(0.0000) | -- | -- | |
Gourierioux, et al.* | -- | -- | 26.52777 |
(< 0.01) | |||
*Mixed chi-square asymptotic critical values: | |||
1% | 7.289 | ||
5% | 4.321 | ||
10% | 2.952 |
Dari hasil uji lm test diatas nilai Breusch-Pagan 0,0000 < 0,05 artinya H0 ditolak, yang dapat simpulkan bahwa model paling tepat digunakan adalah model random effect daripada model common effect.
Berdasarkan uji yang dilakukan yaitu Uji Chow dan Uji Hausman dan Uji LM Test, model estimasi data yang terpilih adalah model Random Effect. Maka selanjutnya dilakukan uji signifikan dari model yang terpilih.
Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. | |
C | -0.116006 | 0.601143 | -0.192976 | 0.8474 | |
X1 | -0.000682 | 0.010094 | -0.067556 | 0.9463 | |
X2 | -0.318792 | 0.058242 | -5.473604 | 0.0000 | |
X3 | 0.010009 | 0.005263 | 1.901561 | 0.0607 | |
Effects Specification | |||||
S.D. | Rho | ||||
Cross-section random | 0.989249 | 0.8382 | |||
Idiosyncratic random | 0.434590 | 0.1618 | |||
Weighted Statistics | |||||
0.062703 | |||||
R-squared | 0.262488 | Mean dependent var | |||
Adjusted R-squared | 0.235831 | S.D. dependent var | 0.532184 | ||
S.E. of regression | 0.467861 | Sum squared resid | 18.16819 | ||
F-statistic | 9.846849 | Durbin-Watson stat | 0.826491 | ||
Prob(F-statistic) | 0.000013 | ||||
Unweighted Statistics | |||||
R-squared | 0.074232 | Mean dependent var | 0.422238 | ||
Sum squared resid | 92.47525 | Durbin-Watson stat | 0.162377 |
Uji t (Uji Parsial)
Adapun hasil pengujian hipotesis seacara parsial atau uji T dapat ditunjukkan sebagai berikut :
Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. |
C | -0.116006 | 0.601143 | -0.192976 | 0.8474 |
X1 | -0.000682 | 0.010094 | -0.067556 | 0.9463 |
X2 | -0.318792 | 0.058242 | -5.473604 | 0.0000 |
X3 | 0.010009 | 0.005263 | 1.901561 | 0.0607 |
Berdasarkan tabel diatas, variabel Capital Adequacy Ratiodiperoleh nilai Signifikan sebesar 0,9463 > 0,05 dan nilai thitung -0,067556 < ttabel 1,66088 yang artinya bahwa Capital Adequacy Ratio berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap Return On Assets dengan kata lain hipotesis pertama ditolak.
Variabel Non Performing Loandiperoleh nilai Signifikan sebesar 0,0000 < 0,05 dan nilai thitung -5,473604 < ttabel 1,66088 yang artinya bahwa Non Performing Loanberpengaruh negatif dan signifikan terhadap Return On Assets dengan kata lain hipotesis kedua diterima.
Variabel Loan to Deposit Ratiodiperoleh nilai Signifikan sebesar 0,0607 > 0,05 dan nilai thitung 1,901561 < ttabel 1,66088 yang artinya bahwa Loan to Deposit Ratiotidak berpengaruh signifikan terhadap Return On Assets dengan kata lain hipotesis ketiga ditolak.
Uji F (Uji Simultan)
Adapun hasil pengujian secara simultan atau uji F dapat ditunjukkan sebagai berikut :
R-squared | 0.262488 | Mean dependent var | 0.062703 | |
Adjusted R-squared | 0.235831 | S.D. dependent var | 0.532184 | |
S.E. of regression | 0.467861 | Sum squared resid | 18.16819 | |
F-statistic | 9.846849 | Durbin-Watson stat | 0.826491 | |
Prob(F-statistic) | 0.000013 |
Berdasarkan hasil analisis tabel diatas dapat djelaskan bahwa Fhitung = 9,846849 > Ftabel = 2,70 maka H0 ditolak dan H1 diterima dengan Sig = 0,000013< 0,05 hal ini dapat diartikan bahwa variabel Capital Adequacy Ratio, Non Performing Loan, dan Loan to Deposit Ratio berpengaruh secara bersama-sama terhadap Return On Assets.
Koefisien Determinan (R2)
Adapun hasl pengujian koefisien determinan yang digunakan untuk mengetahui seberapa konsisten variabel Capital Adequacy Ratio, Non Performing Loan, dan Loan to Deposit Ratio menjelaskan Return On Assets yang ditunjukkan pada table dibawah berikut :
R-squared | 0.262488 | Mean dependent var | 0.062703 | |
Adjusted R-squared | 0.235831 | S.D. dependent var | 0.532184 | |
S.E. of regression | 0.467861 | Sum squared resid | 18.16819 | |
F-statistic | 9.846849 | Durbin-Watson stat | 0.826491 | |
Prob(F-statistic) | 0.000013 |
Dari tabel diatas dapat dilihat bahwa besarnya Adjusted R-squared adalah 0,235831 atau 23,5831%. Hal ini berarti 23,5831% variabel dependen Return On Assets dapat dijelaskan secara signifikan oleh variasi variabel independen. Variabel independen tersebut adalah Capital Adequacy Ratio, Non Performing Loan, dan Loan to Deposit Ratio. Sedangkan sisanya sebesar 76,4169% (100% - 23,5831% ) dijelaskan oleh variabel lain diluar model regresi dalam penelitian ini.
Pembahasan
Hipotesis 1 (H 1 ) : Terdapat Pengaruh Secara Parsial antara Capital Adequacy Ratio terhadap Return On Assets
Dari tabel 4.13 diatas menunjukkan bahwa Hipotesis 1 (H1) ditolak dimana nilai signifikan sebesar 0,9463 > 0,05 dan nilai thitung -0,067556 < ttabel 1,6608. Artinya variabel Capital Adequacy Ratio berpengaruh neg.atif dan tidak signi.fikan terhadap Return On Assets yang telah listing di Bursa Efe.k Indonesia (BEI) periode 2015 – 2019. Dimana penelitian ini tidak sesuai dengan teori. Menurut teori bahwa pengaruh CAR dengan ROA adalah positif yang menunjukkan bahwa semakin tinggi CAR mengakibatkan ROA yang dimiliki oleh bank akan mengalami peningkatan Hal ini berbanding terbalik dengan penelitian yang dilakukan oleh.
Be.sar kecilnya Capital A.dequacy Ratio (CAR) menyeb.abkan besar kecilnya keuntu.ngan atau profitabilitas bank namun tidak ter.lalu signifikan perubahannya. Bank ya.ng memiliki modal besar nam.un tidak dapat mengelola modalnya se..cara efektif untuk menghasilkan laba, maka modal yang besar tersebut tidak memberikan keuntungan yang berarti kepada bank. Hal ini dise.babkan bank lebih mengandalkan pinjaman sebagai sumber pendapatan dan tidak menggunakan seluruh potensi modalnya untuk meningkatkan profitabilitas. Hal tersebut menyebabkan CAR tidak menjadi fa.ktor yang berpengaruh secara signifikan terhadap profita.bilitas bank [
menilai sinyal sudah mulai terlihat dengan pertumbuhan produk domestik bruto (PDB) yang membaik di kuartal ketiga dari -5,32% di kuartal II menjadi minus -3,49%.
Menurut Ketua OJK Wimboh Santoso, stabilitas sektor jasa keuangan juga tetap terjaga dengan baik yang ditunjukkan oleh permodalan yang tinggi dengan rasio kecukupan modal (CAR) 24,19%.
Hipotesis 2 (H 2 ) : Terdapat Pengaruh Secara Parsial antara Non Performing Loan terhadap Return On Assets
Dari tabel 4.13 diatas menunjukkan bahwa Hipotesis 2 (H2) diterima dimana nilai signifikan sebesar 0,0000 < 0,05 dan nilai thitung-5,473604 < ttabel 1,66088. Artinya variabel Non Performing Lo.an berpengaruh negatif dan signifikan terhadap Ret.urn On Assets yang telah listing di Bursa Ef.ek Indo.nesia (BEI) periode 2015 – 2019.
Dengan dem.ikian tinggi atau rend.ahnya nilai Non Performing Loan dapat mem.pengaruhi besar dan kecilnya profitabi.litas perusahaan. Apabila nilai NPL menga.lami penurunan maka hal terseb.ut berakibat dengan naiknya nilai ROA. Besarn.ya NPL yaitu mengga.mbarkan seberapa bes.ar risiko gagal bayar dari nasabah atas kredit yang telah dibe.rikan juga semakin tinggi. Tingginya nilai NPL mengak.ibatkan suatu bank memperoleh pendapatan dari kredit, baik berupa bunga ataup.un lainnya menjadi lebih kecil. Jika pendapatan bank yang berasal dari kredit men.urun karena adanya kredit macet maka profitabilitas juga akan menurun. Hal tersebut sesuai dengan penelitian
Ekonom Indef Bhima Yudhi.stira memperingatkan, perbankan harus bersiap ha.dapi lonjakan atau kre.dit macet seiring dengan relaksasi pinjaman yang sebagian akan berakhir. Sementara debitur tidak semua memiliki kemampuan membayar cicilan kar.ena siklus du.nia usaha masih belum pulih. Perbankan berhasil menyalur.kan kredit baru sebesar Rp 146 triliun, namun pelunasan kredit dan hapus buku terc.atat masih lebih besar dari kredit baru sehingga secara keseluruhan pertu.mbuhan kredit terk.ontraksi -1,39% yoy. Kontraksi pertumbu.han kredit dipicu masih lemah.nya permintaan kredit modal kerja, kredit investasi dan kredit kons.umsi khususnya di daerah-daerah yang termas.uk dalam high risk penyebaran Covid 19
Hipotesis 3 (H 3 ) : Terdapat Pengaruh Secara Parsial antara Loan to Deposit Ratio terhadap Return On Assets
Dari tabel 4.13 diatas menunjukkan bahwa Hipotesis 3 (H3) ditolak dimana nilai signifikan sebesar sebesar 0,06-7 > 0,05 dan nilai thitung 1,901561 < ttabel 1,66088. Artinya variabel Loan to Deposit Ratiopositif dan tidak signifikan terhadap Return On Assets yang telah listing di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2015 – 2019.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa koefisien regresi LDR positif sehingga penelitian ini sesuai dengan teori. Kesesuaian hasil penelitian dengan teori karena secara teoritis apabila LDR mengalami penurunan berarti telah terjadi peningkatan total kredit dengan presentase lebih kecil dibanding presentase kenaikan total dana pihak ketiga. Akibatnya terjadi penurunan pendapatan bunga yang lebih besar daripada penurunan biaya bunga, sehingga laba bank menurun dan ROA bank juga menurun. Hasil penelitian ini apabila dibandingkan dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh sesuai. Namun berbeda dengan penelitian yang dilakukan oleh yang menyatakan terdapat pengaruh yang signifikan secara parsial antara LDR terhadap ROA
Hipotesis 4 (H 4 ) : Terdapat Pengaruh Secara Simultan antara Capital adequacy Ratio, Non Performing Loan dan Loan to Deposit Ratio terhadap Return On Assets
Berdasarkan hasil analisis tabel 4.14 dapat djelaskan bahwa Fhitung = 9,846849 > Ftabel = 2,70 maka H0 ditolak dan H1 diterima dengan Sig = 0,000013< 0,05 hal ini dapat diartikan bahwa variabel Capital Adequacy Ratio,
Non Performing Loan, dan Loan to Deposit Ratio berpengaruh secara bersama-sama terhadap Return On Assets yang telah listing di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2015 – 2019.
Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis data, hipotesis dan pembahasan pada bab – bab sebelumnya, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berkut :
- Capital Adequacy Ratio berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap Return On Assets pada perusahaan Perbankan yang terdaftar di BEI.
- Non Performing Loan berpengaruh negatif dan signifikan terhadap Return On Assets pada perusahaan Perbankan yang terdaftar di BEI.
- Loan to Deposit Ratio tidak berpengaruh terhadap Return On Assets pada perusahaan Perbankan yang terdaftar di BEI.
- Capital Adequacy Ratio, Non Performing Loan dan Loan to Deposit Ratio berpengaruh bersama-sama terhadap Return On Assets pada perusahaan Perbankan yang terdaftar di BEI.
- Untuk Orang tua dan saudara-saudara saya yang telah memberikan kasih sayang dan do’a serta dukungan baik materi maupun non materi.
- Untuk Staff dan Admin Fakultas Bisnis Hukum dan Ilmu Sosial yang membantu masalah administrasi dalam pembuatan skripsi ini.
- Untuk teman-teman Prodi Manajemen yang selalu memberikan masukan dan ide dalam penulisan skripsi.
- Untuk teman-teman semua yang tidak bisa saya sebutkan satu persatu yang telah memberikan semangat dan motivasi kepada saya.
References
- D. &. S. M. Attar, "Pengaruh Penerapan Manajemen Risio Terhadap Kinerja Keuangan Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia," 2014.
- A. H. ,. M. T. I. Pradjoto, "Mencegah kebangkrutan bangs, pelajaran dari krisis," 2003.
- P. w. Coopers, "Digital Banking in Indonesia 2018," PwC Survey, 2018.
- Jumingan, Analisis Laporan Keuangan, Jakarta: Bumi Aksara, 2014.
- S. &. D. S. E. Marwansyah, "PENGARUH KINERJA PERBANKAN TERHADAP RASIO PROFITABILITAS PADA BANK BUMN," Akuntansi, Ekonomi dan Manajemen Bisnis, vol. 6, pp. 11-18, 2018.
- M. A. N. &. S. S. Hanafi, "Analisis Kinerja Keuangan Berdasarkan Prinsip Camel Pada PT. Bank Rakyat Indonesia (BRI) yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia," PAY Jurnal Keuangan Dan Perbankan, 2019.
- Y. Nurintan, "Pengaruh penerapan manajemen risiko kredit , risiko pasar, risiko likuiditas dan risiko operasional terhadap kinerja keuangan perbankan (Studi pada Bank Umum Konvensional Go Public Periode 2011-2015," 2016.
- M. P. &. R. D. P. Pandowo, "The Analyze Of Risk-based Bank Rating Method On Banks Profitability in State-owned Banks," Jurnal Riset Ekonomi, Manajemen, Bisnis dan Akuntansi, 2015.
- S. &. D. Altin, "ANALISIS KINERJA KEUANGAN BANK BPR KONVENSIONAL DI INDONESIA PERIODE 2009 SAMPAI 2012," Pekbis Jurnal, vol. 5, pp. 101-110, 2013.
- E. M. &. C. J. E. L. Yulianti, "dan Return On Assets Bank Perkreditan Rakyat diProvinsi Daerah Khusus Ibukota Jaya," pp. 86-97, 2010.
- Kasmir, Analisis Laporan Keuangan, Jakarta: PT Rajagrafindo Persada, 2017.
- W. A. R. P. V. &. M. R. (. Asnawi, "Pengaruh Kinerja Keuangan Bank Terhadap Return On Assets (ROA) Studi Pada Bank Umum Devisa Buku 4 the Influence of Bank Financial Performance To Return On Assets (ROA) Study In Commercial Banks Foreign Exchange Book $," vol. 6 (4), pp. 2898-2907.
- E. Y. Effendi, "PENGARUH RASIO KEUANGAN DAN VARIABEL MAKRO EKONOMI TERHADAP KONDISI PROFITABILITAS BANK MUAMALAT INDONESIA," Biomass Chem Eng, 2015.
- O. P. &. M. I. Erlangga, "Pengaruh Total Aktiva, Capital Adequacy Ratio (CAR), Finance To Deposit Ratio (FDR) dan Non Performing Financing (NPF) Terhadap Return On Assets (ROA) Bank Umum Syariah di Indonesia Periode 2010-2014," Jurnal Ekonomi Syariah Teori dan Terapan, 2016.
- M. (. Natalia, "Sindonews," [Online]. Available: No Title. Retrieved from https://ekbis.sindonews.com/read/289396/178/ekonomi-mulai-pulih-likuiditas-perbankan-tertinggi-sepanjang-sejarah-1609736491. [Accessed 27 April 2020].
- A. C. M. R. I. &. P. Yudha, "Analysis Of The Effect Of NPL , NIM (Non Interest Income) And LDR Toward ROA With Size As Control Variables," Jurnal Bisnis Strategi, 2017.
- K. F. (. Shandy, "Sindonews," [Online]. Available: Retrieved from https://ekbis.sindonews.com/read/287132/178/awas-lonjakan-kredit-macet-di-2021-ada-debitur-kakap-pailit-1609484480. [Accessed 23 April 2020].
- D. M. S. T. J. E. Kansil, "Pengaruh Risiko Perbankan Terhadap Kinerja Keuangan Tahun 2013-2015 (Bank Pembangunan Daerah Se-Indonesia)," Jurnal Emba : Jurnal Riset Ekonomi Manajemen Bisnis Dan Akuntansi, vol. 5 (3), pp. 3508-3517, 2017.